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clspv(OpenCL カーネル記述 -> SPIR-V -> Vulkan 実行) で C++17 言語機能を使う

Posted at 2020-01-23

漢なら, C++17 で Vulkan compute kernel 書いて機械学習やらレイトレーシングやりたいですよね!

clspv https://github.com/google/clspv が最近(2020 年 1 月 23 日時点), clang/llvm 最新(https://github.com/google/clspv/commit/50e3cd23a763372a0ccf5c9bbfc21b6c5e2df57d 現状では version 11?)に対応したので C++ for OpenCL により C++17 言語機能が使えるようになりました.

STL などは使えないですが, 構造化束縛の構文など使えます(現状, C++17 以前のコードと互換性がないという warning が出る). Metal Shading Language(C++14(?) ベース)っぽい感じでシェーダやら compute kernel やらかけるようになります.

使い方

clspv -cl-std=CLC++ -inline-entry-points input.cl -o bora.csv

と, -cl-std=CLC++ を指定します(大文字小文字区別します). -inline-entry-points も必要です. デフォルトで C++17 言語モードになります.

コンパイルはそこそこ時間かかります(clang/llvm を Release ビルドすれば早くなるか?)

これで Vulkan で機械学習, レイトレーシングの開発が捗りますね!

Vulkan 1.2 をバックエンドにすることで, Vulkan 1.2 の改善されたメモリモデルで, より CPU/CUDA 言語などの汎用 compute カーネルが記述ができるか調べる.
cppast https://github.com/foonathan/cppast を使って, Metal シェーディング言語のように attribute, qualifier やアノテーション(e.g. [[texture(0)]],) を抜き出してランタイムへ情報を渡すことができないか調べる.
優秀な OpenCL, Vulkan 若人さまが, clspv で C++17 言語機能をお極めになられることで人類史上最速で優秀な C++17 Vulkan 若人さまへと昇華なされるスキームを確立する旅に出たい.